下载驱动(GeForce Experience里的也可以)https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx
安装wsl2https://blog.csdn.net/qq_39942341/article/details/121512900?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522172122816816800227436617%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=172122816816800227436617&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_blogfirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-121512900-null-null.nonecase&utm_term=wsl&spm=1018.2226.3001.4450

启动docker，dockerhub找个nvidia镜像下载，我这是cudnn-devel

docker pull nvidia/cuda:12.5.1-cudnn-devel-ubuntu22.04 

运行（和linux不同的是，win似乎没有--runtime=nvidia这个选项）
（nvidia/cuda表示仓库，12.5.1-cudnn-devel-ubuntu22.04 nvidia-smi表示tag）

docker run --rm --gpus=all nvidia/cuda:12.5.1-cudnn-devel-ubuntu22.04 nvidia-smi 

如果下的是cudnn-devel，可以顺便检查cuda
（-it表示交互）

docker run -it --rm --gpus=all nvidia/cuda:12.5.1-cudnn-devel-ubuntu22.04 

然后用

nvcc -V 

ctrl+p 然后ctrl+q可以退出交互模式而不停止容器
进入运行中的

docker attach container_id 

向docker传文件

docker cp 本地文件的路径  container_id: 

参考：
https://docs.docker.com/desktop/gpu/